动态学习向量标量量化法的ECG压缩与上下文建模算术编码

本文是一篇发表在《生物医学信号处理与控制》(Biomedical Signal Processing and Control)上的研究论文，标题为“使用上下文建模算术编码与动态学习向量-标量量化进行心电图（ECG）压缩”。该研究专注于ECG数据的高效压缩技术，这对于长期记录系统和远程医疗应用至关重要。 ECG压缩是通过减少存储和传输需求来优化数据管理的关键环节。传统的压缩方法通常涉及矢量量化（Vector Quantization, VQ）和标量量化（Scalar Quantization, SQ）技术，然而，这些方法可能无法充分利用ECG信号的特性，如其时间域和频率域中的统计特性。因此，论文提出了一种创新的方法，即结合上下文建模和动态学习的算术编码策略。 上下文建模是一种统计编码技术，它利用信号的局部依赖性来提高编码效率。通过分析ECG信号在不同时间窗口内的模式，算法能够更准确地预测信号的可能值，从而减少冗余编码。这有助于在不丢失太多信息的前提下，显著减小数据的大小。 动态学习则引入了自适应元素，允许算法随着数据的不断输入而不断调整其量化策略。这意味着在压缩过程中，量化器可以根据实际信号的变化实时优化其性能，进一步提高了压缩比，同时保持信号质量。 算术编码是一种无损数据压缩技术，它将连续的实数值映射到离散码字，通过概率编码来实现。由于算术编码能够利用源数据的概率分布，因此在上下文建模的支持下，其编码效率得到了提升。 文章的主要贡献包括： 1. 提出了一种新的ECG压缩框架，融合了上下文建模算术编码和动态学习的向量-标量量化策略。 2. 验证了这种方法在减少存储和传输负担的同时，能保持或接近原有信号的质量。 3. 分析了算法的性能，并与其他传统压缩方法进行了比较，显示了其在复杂性、压缩效率和信号保真度方面的优势。 该研究对于ECG信号处理领域有着重要的实践价值，尤其是在远程医疗和移动健康应用中，能有效降低数据传输成本，提高数据传输效率，为后续的心电图分析和诊断提供更为便捷的数据处理方案。